报告行业投资评级 本部分无相关内容 报告核心观点 - 商业航天是由市场化主体参与研发 制造 发射 运营和应用服务 并以合同收入 持续服务或资产运营形成商业回报的航天活动 报告关注可交易的产品与服务 不把所有国家航天工程和科研活动纳入统计 [2] - 商业价值形成三个层次 进入空间阶段 运力与发射效率决定资产部署速度 火箭 动力和发射场共同影响任务排期 运力价格与星座组网节奏 [4] - 建设在轨资产阶段 卫星平台与关键器件决定供给质量 批量制造 可靠性和在轨可用率决定星座能否持续扩容 [5] - 持续运营阶段 通信 数据与在轨服务决定商业回报 客户覆盖 数据产品 订阅收入与任务续约形成可持续现金流 [6] - 中国商业航天进入规模化交付阶段 2025年行业关注点正由"是否能够完成任务"转向"能否稳定 高频 低成本地连续交付" [9] - 产业竞争主线从单点技术突破转向"连续任务与持续服务" 规模化交付能力取代单点技术成为主线 在轨资产增长把价值重心推向运营端 新兴空间经济需要用合同和任务验证 [106][108][110] 各目录内容总结 商业航天定义与研究口径 - 报告覆盖7个环节 25个细分领域和118家代表企业 企业依据公开主营业务归入一个主要环节 跨环节布局在公司介绍和核心拆解中补充说明 避免企业数量重复计算 [3] - 商业航天尚缺覆盖全产业链的统一市场规模口径 本报告不将制造收入 发射服务 通信资费和数据服务直接相加 也不将企业入图等同于市场排名 [7] 行业总览 - 2025年中国全年商业航天发射共50次 入轨商业卫星共311颗 商业航天企业共600+家 [11] - 产业链各端同步产生影响 制造端 高频发射要求火箭 卫星和器件形成稳定批产节拍 [12] - 基础设施端 商业发射场 测控站网和地面终端需要提升共享与周转效率 [12] - 运营端 在轨资产快速增加 通信 遥感 空间交通与在轨服务需求同步扩大 [12] - 商业航天产业链包含6个主链环节 1个延伸环节 环节01至06构成从关键供给 进入空间到在轨运营和应用变现的主链 环节07由运力下降和在轨资产增长共同驱动 单独作为延伸环节展示 [15] - 主链环节01为航天材料 元器件与试验 共19家代表企业 细分领域包括电源 太阳能与热控 空间级芯片与射频 天线 激光通信与载荷 姿控 惯导与连接器 材料 增材制造与试验 [16] - 主链环节02为运载火箭与动力系统 共24家代表企业 细分领域包括国际运载与发射服务 国内商业火箭 动力系统与综合服务 [16] - 主链环节03为卫星制造与空间系统 共18家代表企业 细分领域包括小卫星平台与批产 大型卫星与系统集成 星座卫星与专用系统 [16] - 主链环节04为发射 测运控与地面系统 共11家代表企业 细分领域包括发射场与商业保障 测控站网与运营 地面终端与技术支持 空间交通监测 [16] - 主链环节05为卫星通信与星座运营 共17家代表企业 细分领域包括宽带卫星互联网 移动直连与卫星通信 卫星物联网 [16] - 主链环节06为遥感 导航与数据应用 共17家代表企业 细分领域包括光学遥感星座 SAR雷达星座 气象与空间数据 导航芯片 终端与应用 [16] - 延伸环节07为在轨服务与新兴空间经济 细分领域包括轨道运输与月球服务 空间站 制造与旅游 碎片清除与在轨服务 [17] - 产业链价值流转逻辑分为供给 部署 运营 延伸四个阶段 供给阶段对应器件与卫星批产 部署阶段对应火箭 发射场与测控 运营阶段对应通信 遥感和数据服务 延伸阶段对应在轨维护与新商业场景 [18] 各细分产业环节基础情况 - 航天材料 元器件与试验环节 空间环境对可靠性 寿命和一致性要求高 元器件 材料 热控 电源及试验验证共同决定整星与火箭的工程边界 [19] - 该环节产业变化为规模化组网推动器件从项目制配套向标准化 批量化供货转变 跟踪重点关注国产替代 航天级认证 交付周期 批次一致性与在轨履历 [20] - 运载火箭与动力系统环节 运载系统连接地面制造与在轨资产 是商业航天扩张速度和任务成本的关键约束 液体动力 可重复使用和高频发射是主要技术方向 [22] - 该环节产业变化为竞争从单次首飞转向稳定交付 连续发射 运力覆盖和复用工程化 跟踪重点关注成功率 年发射频次 单位运力成本 产能爬坡与复用周转 [23] - 卫星制造与空间系统环节 卫星平台 载荷和总装测试决定星座建设效率 低轨星座把传统单星定制模式推向模块化设计 柔性产线和批量交付 [25] - 该环节产业变化为平台标准化与载荷模块化缩短研制周期 星箭接口协同更加重要 跟踪重点关注单星成本 产线节拍 平台通用率 良率和在轨可用率 [26] - 发射 测运控与地面系统环节 发射场 测控站网 地面终端和空间交通监测支撑任务从出厂到在轨运营 其能力决定发射周转和星座运维效率 [28] - 该环节产业变化为商业发射场与共享站网降低固定设施门槛 空间态势感知开始成为常态化能力 跟踪重点关注工位周转 站网覆盖 测控自动化 终端成本和碰撞预警能力 [29] - 卫星通信与星座运营环节 宽带卫星互联网 手机直连与卫星物联网把空间基础设施转化为持续通信服务 商业模式取决于覆盖 容量 终端和客户获取 [31] - 该环节产业变化为卫星通信由专用市场向大众连接和行业融合拓展 天地网络协同加深 跟踪重点关注在轨容量 可用率 终端价格 频轨资源 用户数和ARPU [32] - 遥感 导航与数据应用环节 光学 SAR 气象和导航企业把卫星数据转化为农业 能源 保险 应急 交通和城市治理产品 是产业商业闭环的重要来源 [34] - 该环节产业变化为竞争从数据供给转向更新频率 分析算法 行业工作流和持续订阅 跟踪重点关注重访频率 数据时效 任务响应 付费客户和续费率 [35] - 在轨服务与新兴空间经济环节 轨道运输 碎片清除 商业空间站 月球服务 太空制造和旅游等业务建立在运力下降与在轨资产增长之上 [37] - 该环节产业变化为市场仍处早期验证阶段 政府任务 示范合同和技术里程碑是主要牵引 跟踪重点关注订单质量 任务执行 资金续航 监管许可与可复制服务能力 [37] 核心环节拆解 - 航天电子与高可靠部件环节 商业航天降本不等于降低可靠性标准 器件选型 环境适应 批次一致性和试验验证决定整星批产能否兼顾成本 寿命和任务成功率 [39] - 该环节位于全链条最上游 对火箭和卫星均有影响 认证周期长 替换成本高 且交付周期与在轨履历可持续跟踪 [39] - 该环节定位包括空间级芯片 射频器件 电源 热控 天线 连接器 结构材料和环境试验 是星箭系统可靠性的物理基础 [40] - 该环节竞争重点不只在单项参数 还包括航天级认证 长期供货 批次一致性 失效分析和与整机联合验证能力 [40] - 该环节跟踪指标重点观察在轨履历 认证型号数量 交付周期 批量良率 单星国产化率和核心客户复购 [41] - 商业火箭与可重复使用环节 火箭企业的竞争重心正在从技术首飞转向型号成熟 产能爬坡和任务履约 可重复使用只有形成稳定回收 快速检测和低成本复飞 才会改变成本曲线 [43] - 该环节运载能力直接决定卫星部署节奏 资本投入高 工程链条长 成功率 发射频次和复用周转均可量化比较 [43] - 该环节定位为整箭设计 发动机 结构制造 总装测试和测发流程共同构成进入空间能力 任何子系统短板都可能影响任务排期 [44] - 该环节竞争重点为型号可靠性 任务适配 发动机批产 供应链管理和发射场协同决定企业能否从试验阶段进入商业化连续交付 [44] - 该环节跟踪指标重点观察年度成功发射次数 连续成功记录 单位运力价格 在手订单 产能节拍和一级复飞周期 [44] - 卫星批产环节 低轨星座需要把传统单星项目制转化为产品化生产 平台通用化 载荷模块化 自动化测试和供应商协同共同决定单星成本与交付速度 [45] - 该环节是星座资本开支的主要承载环节 既连接上游器件 又影响下游在轨容量 产线节拍和在轨可用率可直接检验交付质量 [45] - 该环节定位为卫星平台集成能源 姿轨控 测控 热控和数据处理 载荷决定通信 遥感或科学任务能力 [47] - 该环节竞争重点为标准接口 供应链协同 数字化设计 柔性装配和自动化测试决定产线是否能在保持质量的同时提升节拍 [47] - 该环节跟踪指标重点观察年产能 实际交付量 制造周期 单星成本 平台复用率 在轨故障率和组网任务履约 [47] - 发射场 测运控与地面系统环节 高频发射不只取决于火箭供给 工位周转 测发流程 测控站网和地面终端需要共同压缩任务准备时间 并保障卫星入轨后的持续运营 [48] - 该环节是星箭制造与在轨运营之间的基础设施连接点 具有明显固定资产和网络效应 任务量 覆盖率和自动化水平可以持续跟踪 [48] - 该环节定位覆盖发射工位 测发控 地面站 任务规划 在轨运控 用户终端和空间交通监测 是任务连续性的保障层 [49] - 该环节竞争重点核心在于工位兼容性 站网覆盖 任务自动化 数据时效 跨任务资源调度以及安全合规运营能力 [49] - 该环节跟踪指标关注年度任务量 工位恢复时间 测控弧段覆盖 数据下传时延 自动化运营比例和单任务服务收入 [49][50] - 卫星互联网与直连终端环节 卫星通信的价值不只来自在轨数量 频轨资源 星间与星地链路 关口站 终端成本和渠道共同决定网络容量能否转化为真实用户和持续收入 [52] - 该环节资本投入大 运营周期长 同时具有订阅型收入潜力 在轨容量 终端价格 用户数和ARPU均具备较强可跟踪性 [52] - 该环节定位涵盖星座建设 卫星运营 网管系统 关口站 用户终端与渠道服务 最终以连接质量和覆盖能力向客户交付 [54] - 该环节竞争重点为频轨资源 网络容量 终端功耗与价格 与地面运营商协作以及跨区域合规能力决定商业化速度 [54] - 该环节跟踪指标关注可用卫星数 在轨容量 覆盖区域 终端出货 活跃用户 用户获取成本 ARPU和续费率 [54] - 政策环境方面 工信部提出到2030年卫星通信用户超过千万 并支持低轨商用试验 手机直连和卫星物联网 [54] - 遥感星座与数据应用环节 遥感商业化的重点从"能否获得影像"转向"能否在业务时限内提供可执行信息" 高频重访 全天候观测 数据分析和行业交付缺一不可 [55] - 该环节遥感应用直接连接卫星资产与付费场景 收入质量可以通过订阅比例 任务响应 续费和行业客户结构持续验证 [55] - 该环节定位为光学 SAR 气象和导航数据经接收 处理 解译和行业软件进入农业 能源 保险 应急与城市治理流程 [57] - 该环节竞争重点为重访频率 数据质量 任务响应 算法准确率 历史数据积累和嵌入客户工作流的能力决定用户黏性 [58] - 该环节跟踪指标关注可用星座规模 重访时间 订单响应时长 订阅收入占比 付费客户数 合同续签和单位数据价值 [59] - 空间交通与在轨服务环节 卫星数量增加带来轨道拥挤 碰撞预警 离轨合规和寿命管理需求 空间态势感知 轨道转移 检查维修与碎片清除将逐步形成专业服务市场 [61] - 该环节由在轨资产数量直接驱动 政策与安全属性强 订单 示范任务 服务频次和监管要求均可作为阶段性验证指标 [61] - 该环节定位为空间交通管理连接监测 预警和决策 在轨服务则延伸到转移 检查 维修 补给 离轨和碎片清除 [63] - 该环节竞争重点为交会对接 精确导航 推进控制 目标识别 任务安全和保险责任共同决定服务能否标准化复制 [63] - 该环节跟踪指标关注监管规则 示范任务成功 在手合同 服务对象数量 单次任务成本 碰撞预警准确率和离轨合规 [63] - 商业闭环主题横跨全产业链 用于检验商业模式而非新增环节 筛选依据是收入持续性 客户复购 资产利用率和服务标准化程度 [64] - 收入结构方面 制造和发射多为项目型收入 通信资费 数据订阅 测运控和在轨服务更接近持续收入 现金流特征差异明显 [66] - 客户形成方面 政府和大型行业客户仍是重要需求方 大众通信 物联网和标准化数据产品有助于扩大客户基础并降低单客依赖 [67] - 该主题跟踪指标重点观察续约率 重复订单 资产利用率 服务毛利 应收账款周期 单位任务成本和客户集中度 [68] - 判断边界为技术里程碑不等同于商业闭环 企业需要同时证明任务可靠 客户付费 交付可复制和资本开支持续可控 [69] 典型公司介绍 - SpaceX 覆盖火箭 飞船 发射服务和低轨卫星通信 依托较高发射频次形成运载 卫星部署和网络运营之间的纵向协同 主要产品为Falcon系列运载火箭 Dragon飞船 Starlink卫星互联网及相关发射服务 竞争优势来自可重复使用工程 制造与发射一体化 任务频次和自有星座需求 需持续观察复用周转 安全记录与资本开支 [71] - 蓝箭航天 围绕中大型液氧甲烷运载火箭构建研发 制造 试验和发射能力 业务覆盖整箭与发动机 面向卫星组网和商业发射市场 主要产品为朱雀系列运载火箭 天鹊系列液氧甲烷发动机及商业发射服务 主要观察型号成熟度 连续成功发射 发动机批产 运力供给与可重复使用验证能否转化为稳定商业订单 [71] - Rocket Lab 从小型火箭发射延伸到卫星平台 部组件和任务服务 形成面向政府与商业客户的一体化空间系统供给能力 主要产品为Electron小型运载 在研中型运载系统 卫星平台和航天器部组件 差异化在于发射与空间系统协同 关键变量包括发射节奏 中型火箭进度 任务合同兑现和空间系统订单质量 [71] - 银河航天 聚焦低轨通信卫星 通信载荷和星座系统建设 推进卫星平台 批量制造 地面系统与应用验证协同 主要产品为低轨宽带通信卫星 通信载荷 星座系统和相关试验验证服务 竞争力取决于批产节拍 平台通用化 载荷性能和组网任务履约 并需结合星座建设节奏判断产能利用率 [73] - 长光卫星 覆盖遥感卫星研制 星座运营 数据生产和行业应用 依托在轨资源向政府与商业客户提供遥感信息服务 主要产品为商业遥感卫星 遥感影像 数据产品及面向多行业的应用服务 核心变量是星座重访能力 数据时效 任务响应和行业客户续约 数据收入占比提升有助于改善商业模式 [73] - 中国卫通 运营通信广播卫星资源 面向广播电视 应急 航空海事 企业专网等客户提供卫星通信和综合信息服务 主要产品为卫星空间段资源 网络服务 行业通信解决方案和相关运营服务 在轨资源 客户基础和运营经验形成壁垒 需观察高通量资源利用率 客户结构 业务续约和天地融合进展 [73] - 航天宏图 以遥感 地理信息和行业软件为基础 为自然资源 应急 农业 水利等领域提供数据处理 平台和应用服务 主要产品为空间信息软件平台 遥感数据处理 行业应用系统和相关数据服务 价值来自数据获取 软件平台和行业知识结合 项目交付 回款 订阅化程度和客户复购是重要经营变量 [76] - Astroscale 围绕寿命终止服务 碎片清除 在轨检查和寿命延长推进技术验证 服务对象包括卫星运营商与公共部门 主要产品为交会对接 目标捕获 在轨检查 离轨和空间环境治理相关任务服务 业务处于市场形成期 竞争重点是任务成功 长期合同 责任边界和服务标准化 现金流仍依赖里程碑与示范订单 [76] - D-Orbit 通过轨道转移飞行器和任务服务帮助客户完成卫星部署 轨道转移 载荷托管和在轨验证 主要产品为轨道转移平台 任务管理 载荷托管 卫星部署和相关地面运营服务 核心在于任务可靠性 载荷适配和发射协同 业务规模取决于拼车发射需求 任务复购和平台利用率 [76] 分环节代表企业库 - 航天

调研基本情况 - 本次调研对象为博硕科技 所属行业为消费电子 调研接待时间为2026年9月29日[16] - 本次调研的上市公司接待人员为董事会秘书 副总经理王尚令 证券事务代表洪秀玉[16] 参与调研的机构相关信息 - 参与本次调研的机构包含博时基金 中泰机械 大成基金 国金电子 南土资产 point72 东巍基金 华夏基金 华泰机械 国养老寿险公司寿[2][17] - 各机构对应参与人员分别为博时基金何坤 中泰机械王子杰 大成基金柴子钰 国金电子周焕博 南土资产王可 point72郑天涛 东巍基金张伯贤 华夏基金白昊昕 华泰机械王龙钰 国养老寿险公司寿黎阳[17] - 参与调研的机构类型包含基金管理公司 资产管理公司 其他类机构 险公司寿[17] 博硕科技核心经营与业务情况 - 2026年上半年博硕科技营业收入为70855.67万元 同比增长19.96% 收入保持稳定增长 增长主要系公司战略布局初步取得成效 核心业务和产品应用领域得到持续拓展[22] - 2026年上半年博硕科技归属于上市公司股东的净利润为-3175.73万元 同比下降132.56% 亏损主要系公司推动战略转型 拓展业务和产品应用领域 相关成本 研发支出较上年同期增加 叠加汇兑损失等因素综合影响[22] - 博硕科技在巩固现有优势业务的同时 积极加大研发投入与市场开拓 推动AI基础设施领域及端侧AI领域的业务成为未来的增长点[22] - AI基础设施领域方面 TrendForce预测2026年全球AI服务器出货量同比增速将接近31% 当前AI服务器组装主要以人工为主 L6-L10环节涉及大量精密工序 未来产线自动化升级需求较大 博硕科技正积极探索自动化装备在AI服务器及相关基础设施领域的机会 目前暂未形成销售收入[22] - 端侧AI领域方面 弗若斯特沙利文预测中国端侧AI市场规模2029年将实现3077亿元 复合年增长率高达39.9% 目前AI端侧硬件行业已进入规模化落地的爆发期 博硕科技积极布局端侧AI产品 已进入亚马逊 LG whoop等全球知名终端品牌供应链[23] - 博硕科技已与泰瑞达签署合作备忘录建立长期战略合作关系 双方合作主要围绕组装自动化 测试自动化 物理AI OV等方向开展[23] - 博硕科技与泰瑞达目前正紧密合作 积极响应北美大客户自动化设备需求 相关设备目前处于研发阶段 尚未取得订单并形成销售收入 后续双方将持续开展深度合作 共同探索自动化设备落地解决方案并积极拓展其他业务机会[24] - 本次与泰瑞达的战略合作对博硕科技2026年度整体业绩影响较小[24]

报告核心观点 - 2026年香港银行业资产负债规模与存款持续扩张 行业日益聚焦绩效 增长与信任 同时私人财富管理 数字资产 代币化与人工智能成为行业核心主题 传统以文件为主导的财富来源流程已无法适配当前环境[9] - 报告主张将财富来源从静态验证流程重组为受管控的智能能力 该能力可关联记录 映射所有权与控制权 检验经济合理性 从文件中提取证据 识别异常 支持可辩护 基于风险的决策[7] - 人工智能不应取代专业判断 管理得当的人工智能可支持实体解析 知识图谱构建 财富合理性建模 自然语言处理 异常检测和持续监控 增强机构智能 优先处理分析师注意力 提高证据质量 加强决策依据可靠性 人类负责解释 升级处理和最终判断[11] - 传统财富来源方法仅验证记录存续性 未确定财富积累在经济 结构及时间上的合理性 导致控制模式成本高昂 标准不一 难以扩展 造成不必要的客户摩擦 引发升级处理过载 误报率高及机构知识碎片化等问题[9] - 财富来源的挑战不仅存在于私人银行及超高净值财富结构场景 同样是零售银行 商业银行及全功能银行高风险客户强化尽职调查的关键环节 证据质量薄弱 决策标准不一及未解决积压问题可能引发监管风险 审计风险与金融犯罪风险[8] - 采用财富来源人工智能并非单纯的技术解决方案 而是以技术为驱动的商业战略[16] - 若分析师在孤立情况下发现结构异常的概率为60% 那么发现两个独立异常事件的概率仅为36% 结构越复杂 遗漏关联性 资金流向或表述矛盾带来的累积风险就越高 人工智能可跨数据集聚合微弱信号 提高异常情况被提交至专业审查环节的概率[23] - 财富来源转型对香港而言不仅是合规改进议程 更是竞争力议程 融合增长 财富管理专业化 数字创新和可信金融犯罪控制的金融中心 可更有能力维持与客户 监管机构和全球交易对手的信任 重新设计财富来源流程可维护金融诚信 巩固香港作为受信赖的全球财富枢纽的角色[83] 01 战略背景与问题定义 - 香港的财富来源挑战属于战略性问题 而非程序性问题 香港兼具深厚的银行流动性 成熟的私人财富架构 不断增长的家族办公室生态系统以及日益活跃的数字资产活动 这些特性提升了判断客户积累财富是否合法 连贯且与已知经济状况一致的复杂性[14] - 许多传统财富来源框架将财富来源视为文档合规性任务 容易陷入文档幻觉 即证据数量增加 但对相关情况的理解并未同步提升 更有效的框架会结合所有权结构 交易历史 市场状况 行业经济 司法管辖区风险和行为模式 评估所声明的财富积累是否合理[15] - 根据《打击洗钱及恐怖分子资金筹集条例》及相关监管指引要求 金融机构需在风险较高时实施强化尽职调查 了解资金来源和财富来源 持续监测客户关系 展示基于风险的比例原则 监管重点日益转向有效性 即机构需证明控制措施在实践中有效 而非仅存在相关程序[16] 02 结构类型与风险特征 - 香港财富来源审查中常见合法但复杂的财富类型 风险并非复杂性本身 而在于机构能否充分理解 解释并监控这种复杂性[17] - 常见财富来源类型 对应典型结构 财富来源挑战及适配AI相关技术如下 - 中国内地出境客户 典型结构为客户运营公司 离岸SPV 香港控股工具 股息或退出收益 财富来源挑战为重建估值历史 验证注资及文件合法性 适配技术为图形分析 登记处链接 估值基准[18] - 家族办公室与信托分层 典型结构为全权信托 保护人 基础特殊目的公司及跨境受益人 财富来源挑战为区分历史性财富转移与不透明重组 适配技术为实际受益人映射及叙述一致性检验[18] - 私募股权与附带权益 财富来源挑战为根据基金及市场表现检验累计附带权益 适配技术为合理性建模与同行基准比较[18] - 房地产投资组合扩张 典型结构涉及历史收购 再融资 租金收入与再投资 财富来源挑战为评估增值轨迹与融资能力 适配技术为历史价值重建 市场指数比较与异常评分[18] - 数字资产积累 典型结构涉及钱包持有量 交易所兑换 托管与法币退出路径 财富来源挑战为追溯来源 波动性与交易所司法管辖区风险 适配技术为区块链分析 交易图谱构建与异常检测[18] 03 低效量化与控制效果 - 传统财富来源处理方式扩展性较差 审查工作量随实体数量 所有权或控制关系的数量 文档数量以及审查周期数四个因素增加 简化表达公式为 审查工作量 ≈ 实体 + 关系 + 文档 × 审查周期[21] - 财富来源审查低效的核心原因并非仅为实体数量增多 每个实体都会产生需要验证的关系 每个关系都需要证据支持 证据中的每个缺口都可能触发新一轮客户沟通周期 结构复杂性与文档返工相互加剧 每一轮新增的核查周期都会成倍增加分析师的时间投入 加剧客户摩擦 却往往无法带来相应比例的风险洞察增量 减少返工和提升证据质量比单纯增加分析师数量更有影响力[21] - 以高风险私人银行案例为例 涉及一位主要客户 一个信托 三个中间特殊目的载体 五个运营子公司及多个资产持有实体 即便不考虑交易环节的复杂性 该审查也可能涉及超过15个节点与20条关系连线[22] - 如果每个实体都需要进行注册核查 负面媒体报道审查 所有权验证和文档核对 工作量会迅速膨胀 当文档请求需要循环三到四次时 运营负担可能会与由此产生的增量风险洞察不成比例[23] 04 目标运营模式：转向合理性情报 - 目标运营模式将财富来源审查从文件核对工作转变为以合理性为主导的情报能力 核心问题从是否已收到所需文件 转变为在综合考虑所有权结构 经济逻辑 交易行为 时间节点及现有外部证据的情况下 客户的财富轨迹是否连贯一致[25] - 目标模型不要求分析师为了收集证据而收集证据 而是帮助他们判断哪些证据重要 这些证据如何与客户的财富故事相关联 故事是否仍然合理 以及在做出决策前需要哪些判断[25] - 传统管控导向与目标情报导向的差异如下 - 传统管控导向核心动作是收集文件 验证形式与完整性 阶段性审查 基于孤立标记进行上报 依赖分析师记忆[27] - 目标情报导向核心动作是重建财富轨迹 评估经济与结构合理性 持续监控并触发重新校准 利用复合风险情报确定优先级 通过图谱和审计追踪保存机构知识[27] - 实际操作层面 财富来源团队应围绕信息生成而非文档处理来组织 需具备可靠的数据基础 可复用的分析资产 清晰的分析师工作流程以及治理控制 确保决策能够被解释 质疑和重建[27] 05 技术实施架构 - 人工智能支持的财富来源架构需作为集成智能系统而非点解决方案实现 包含五个相互加强的层级 数据摄取与规范化 实体解析与知识图谱构建 分析建模 决策编排 以及治理 审计和模型风险管理[29] - 不同数据来源类别的相关信息如下 - 客户主数据与KYC 示例数据元素为客户标识符 申报职业 预期活动 风险评级 客户经理备注 刷新模式为事件驱动及周期性刷新 主要技术风险为过时的档案 不一致的分类以及缺失的实际受益人字段[30] - 交易系统 示例数据元素为支付流水 证券活动 存款 取款 交易对手 渠道及币种 刷新模式为每日或近实时 主要技术风险为分散的账户视图及不一致的交易对手标准化[30] - 企业注册机构 示例数据元素为董事 股东 注册日期 注册地址 备案历史 刷新模式为批量刷新及可用的事件警报 主要技术风险为延迟 境外覆盖不全及名称差异[30] - 文档存储库 示例数据元素为信托契约 销售协议 财务报表 税务申报 估值报告 刷新模式为关于数据摄入与案件更新 主要技术风险为光学字符识别错误 元数据缺失与非结构化叙事模糊[30] - 外部情报 示例数据元素为制裁 政治公众人物 负面媒体 诉讼 市场价格 区块链分析 刷新模式为依赖供应商 每日至持续更新 主要技术风险为误报 许可限制与可解释性局限[30] - 架构应作为受治理的数据与分析管道运行 将原始源信息转化为可控 可追溯且可复用的分析输出 原始源数据应首先保留其原始形式 然后进行清洗 标准化和质量控制 再整理成分析数据集 用于财富来源图形绘制 合理性建模和个案管理 每次转换应保留谱系 源系统标识符 时间戳 数据质量评分和访问控制元数据 确保每个模型输出都能追溯至生成它所使用的证据[31] - 实际实施应遵循六个受控构建步骤 捕获源数据 保存并标准化记录 应用质量与完整性检查 创建可复用的分析特征 注册并治理模型 监控输出与人类决策 确保架构是具备明确所有权 证据 血缘与治理能力的可控运营能力[32] - 实体解析是确定不同记录是否指代同一人 公司 信托 账户或资产的过程 是财富来源分析的基础 匹配应分阶段进行 尽可能使用精确标识符 基于相似性和上下文的匹配用于检测跨名称 地址 董事 实益所有人 交易对手 账户和支持文件之间的关联 不确定的匹配需保留由分析师审查[34] - 知识图谱分析可将个人 公司 信托 账户 资产和交易表示为相互关联的关系 而非孤立记录 帮助清晰了解谁拥有 控制 影响或资助某个结构 以及这些关系是否与客户声明的财富来源一致 图谱应区分法律所有权 经济所有权 控制权 授权 交易流向和咨询影响力 同时保留时间和证据信息 便于分析师检验客户在声称财富产生的时间点是否实际控制某一实体或资产[35] - 财富合理性建模将财富来源的焦点从是否存在文件 转向声明的财富轨迹在经济上是否一致 模型应将客户声明的财富积累与相关证据进行对比 包括收入 企业所有权 流动性事件 房地产升值 投资回报 杠杆 税收流失和消费假设 输出基于概率的评估 而非简单的合格或不合格结果 若声明的财富超出合理范围 或新证据削弱了叙事的可信度 则优先对案件进行强化审查[36] - 自然语言处理可将客户的解释和支持文件转化为结构化证据 识别信托契约 销售协议 财务报表 税务申报和估值报告等文件中的姓名 公司 日期 金额 司法管辖区 所有权角色 交易描述和法律关系 提取的事实可与登记记录 合同 交易历史和市场数据进行比较 识别冲突的日期 不一致的金额 缺失的所有权链接或缺乏支持的财富事件 自然语言处理输出应保持证据关联性 便于分析师将任何提取的事实或总结追溯至源文件[36][37] - 异常检测有助于识别与同类主体存在显著差异的客户 结构或交易 许多相关的金融犯罪风险并未在历史数据中标注 只有当结构复杂性 交易行为 司法管辖区风险 证据缺失和财富叙述等因素被综合考量时 这些风险才可能显现 异常评分应用于优先安排审查 而非自动确定结果 分析师应能理解哪些特征使某个案例显得异常 以及这种异常是否可由合法的客户情况解释[39] - 复合财富来源风险评分应结合多个分析信号 而非依赖单一模型 相关输入可能包括图谱透明度 经济合理性 证据充分性 叙事一致性 司法管辖区风险 不利情报 交易异常和数字资产溯源 目的是支持一致的优先级排序和工作流路由 而非取代专业判断 每个评分组成部分应具备可解释性 分析师应能查看哪些因素推动了评分 使用了哪些证据 模型输出是否被接受或推翻 以及支持最终决策的人工判断依据[40] 06 治理、模型风险与负责任部署 - 人工智能驱动的财富来源应作为受控的决策支持能力进行治理 而非自动决策引擎 机构必须能够解释数据的来源 记录的关联方式 模型输出的生成过程 支持结果的相关证据 以及在做出任何最终决策前如何运用人工判断[46] - 治理框架基于五项核心原则 可解释性 可审计性 可重复性 隐私保护与人工问责 维持监管信心 避免人工智能在已复杂的财富来源流程中引入不透明风险[46] - 人工智能驱动的财富来源应提升而非降低决策的可解释性 每个模型输出 图形信号 提取事实和分析师调整都应可追溯至其支持证据 假设及人工判断[47] - 人工智能驱动的财富来源应遵循与其他高影响力金融犯罪及模型风险能力相同的规范 每个模型 评分 图形输出或基于自然语言处理的提取都应具有明确定义的目标 所有者 经批准的用例 操作限制及控制证据 机构应能够证明使用了哪些数据 应用了哪些模型或规则 如何设定阈值 哪些证据支撑了输出结果 分析师是否接受或否决了该输出结果 以及最终决策是如何记录的 确保人工智能强化问责制 而非模糊其责任[48] - 模型风险管理应贯穿整个生命周期 设计 开发 验证 部署 监控和退出 治理流程应评估每个模型在概念上是否合理 验证是否充分 运行是否稳定 以及是否符合预期的财富来源用例 验证不应仅限于技术准确性 还应考虑模型是否为分析师提供有用 可解释且比例合理的输出结果 模型所有者应维护相关文档 涵盖预期用途 禁止用途 假设条件 局限性 训练数据 验证结果 监控阈值以及升级流程[49] - 可解释性应在三个层面运作 案件层面解释说明为何特定客户或结构被标记 模型层面解释展示模型在整体组合中的行为表现 图谱层面解释揭示构成风险信号的具体实体 关联关系和路径[51] - 人类判断仍居核心地位 人工智能应通过更清晰地呈现相关证据来支持分析师审查 但不应自动结案复杂的财富来源案件 若分析师覆盖了模型输出结果 应记录并监控其理由 以便通过重复出现的覆盖模式为未来模型改进提供依据[52] - 隐私和安全控制应从架构设计之初就纳入考量 应最大限度减少敏感个人数据的使用 并实施加密 访问控制 且仅用于规定的财富来源及金融犯罪目的 如果建模不需要直接标识符 机构应考虑采用令牌化或假名化技术 在需要跨境分析的情况下 部署前应评估数据驻留 聚合阈值 访问限制和法律约束 核心治理问题不仅在于模型是否有效 更在于用于运行模型的数据是否以合法 相称且安全的方式进行处理[52] - 部署后 基于人工智能的财富来源应持续监控 监控应涵盖数据质量 模型漂移 覆盖控制率 评分分布变化 延迟 系统可用性 可解释性差距及案件结果 当监控发现性能退化或异常行为时 机构应在重新校准 重新训练或调整阈值前调查根本原因 治理应被视为一种操作纪律 而非一次性审批步骤[54][55] - 负责任的部署不仅需要技术性能 还需要建立治理框架 使机构能够向分析师 审计师 高级管理层和监管机构解释 证明并捍卫由人工智能支持的财富来源决策[55] 07 实施路线图 - 财富来源计划是持续的用户旅程 而非传统的转型项目 机构应在解决基础数据 分类法和治理问题之前 避免试图实现端到端自动化 分阶段路线图能让机构在保持监管信心的同时产生可量化的收益 项目不应以牺牲顺序为代价而加速推进 人工智能赋能的财富来源依赖于可靠的数据 清晰的分类法 证据溯源 经过验证的模型 分析师采纳和治理管控 若这些基础薄弱 更快的部署可能只是将不一致性自动化 造成虚假信心 增加客户摩擦 或产生无法向高级管理层 内部审计或监管机构解释的输出 目标应当是受控加速 尽早交付可见收益 同时确保每个版本在扩展下一个能力之前 都经过充分治理 测试并在运营中嵌入[58] - 路线图应结合两个视角 首先 机构应通过产品式发布交付人工智能驱动的财富来源管理 每次发布都包含明确的用例 工作流程 管控节点和成功指标 其次 这些发布应置于长期成熟度路径中 从基础数据与图谱能力 逐步延伸至持续监控和企业级优化[58] - 分阶段实施路线图可让董事会和高级管理层看到项目是否同时改善了控制有效性和客户成果 在超高净值客户领域 财富来源审查通常具有商业敏感性 以关系为主导且极易升级 不当的信息请求 无法解释的延迟或前后不一致的风险决策 都可能迅速升级为CEO级别的问题 因此需要董事会层面的可见性来确保人工智能赋能的财富来源能力不仅得以交付 还能减少摩擦 提高证据质量 支持可辩护的决策 保护机构在最敏感客户群体中的声誉[60] - 产品式发布序列如下 - 版本一 图表基础 技术构建内容为实体解析 图谱模式 注册表接入与可视化 控制关卡为数据血缘 访问控制及匹配质量测试 成功指标为图中所示高风险案例的百分比[63] - 版本二 证据智能 技术构建内容为自然语言处理提取 文件分类及证据充分性评分 控制关卡为光学字符识别准确性 提取验证及人工审查抽样 成功指标为减少重复文件索取[63] - 版本三 合理性引擎 技术构建内容为财富合理性建模 贝叶斯更新及同行基准比较 控制关卡为假设审查 敏感性测试及验证签核 成功指标为分析师优先排序质量

1 报告行业投资评级 本次调研内容未提及相关行业投资评级信息 2 报告核心观点 本次为稳健医疗2026年9月1日的机构调研会议纪要 披露公司各业务线最新运营进展 新兴市场拓展情况 财务相关安排及股东回报规划等核心经营信息[1][16] 3 各目录内容总结 调研基本情况 - 调研对象为稳健医疗 所属行业为美容护理 接待时间为2026年9月1日 上市公司接待人员为副总经理 董事会秘书陈惠选 证券事务代表徐佳[16] 详细调研机构 - 参与调研的机构共6家 其中基金管理公司包括圆信永丰基金 银华基金 博时基金 大成基金 汇丰晋信基金 其余2家为其他类型机构[17] 调研机构占比 - 基金管理公司占全部调研机构的83% 其他类型机构占全部调研机构的17%[19] 主要内容资料 - 棉柔巾品类二季度实现亮眼增长 核心驱动因素为全棉时代坚持100%棉纤维 经过三年自研完成自柔软工艺升级 实现全棉水刺无纺布柔软度与强韧度的平衡 提升经典款 婴儿棉柔巾使用体感 有效拉动用户复购 悬挂 加厚 超厚款等新场景产品也受到市场欢迎 后续还将推出适用于不同场景的新品 满足消费者多元化需求 渠道端加大孕产医院 妇幼保健院布局 通过样品试用触达宝妈 孕期女性等精准客群 公司对干湿棉柔巾后续销售增长充满信心[23] - 卫生巾品类上半年受高基数影响 整体收入有所下滑 但二季度降幅已经明显收窄 公司力争下半年重返增长轨道 增长支撑来自三方面 产品端下半年加快新品迭代 完成超净吸系列全线升级 迭代第七代干爽技术 同时推出少女片式卫生巾 超净吸max 祛味抑菌系列以及新款经期裤 完善全人群产品矩阵 渠道上将加大线下KA渠道以及抖音线上渠道资源投入 产能方面新增的卫生巾 经期裤产线将于下半年投产 为业务增长提供产能保障[23] - 全棉时代成人服饰品类近两年持续保持良好增速 核心驱动因素为公司战略聚焦内裤 家居服等贴身衣物品类 一是主动缩减品类宽度 集中资源打造核心单品 二是突出全棉差异化定位 三是聚焦褶皱纱 水光棉等核心面料 用科技力量提升产品舒适度与品质感 四是借助品牌代言人提升品类知名度与影响力 未来公司将继续深耕贴身衣物赛道 强化产品力与品牌力 推动业务可持续增长[24] - 全棉时代线下门店作为品牌宣传 产品体验与客户服务的重要阵地 公司正积极调整经营策略 新店拓展方面更加审慎 坚持在优质位置 向好趋势的购物中心及适配全棉生活方式的铺位开设门店 未来计划每年新开20-30家高质量大店 并保持自营与加盟的合理比例 门店升级迭代方面 计划至少用三年时间对存量门店逐步迭代升级 改善消费者体验与商品展示效果 精细化运营方面 结合门店所处商圈客群特点 做好商品企划 适销和货品匹配 提升商品售罄率与单店店效 公司将通过多种经营措施 持续提升线下门店经营业绩[25] - 公司在东南亚 中东等新兴市场的自主品牌拓展进展良好 其中手术室耗材产品线推进较为顺利 客户开发与产品导入持续推进 目前高端敷料与手术室耗材两大战略品类均保持增长 未来公司将继续推进重点市场的渠道建设 客户培育和产品导入 逐步提升自主品牌在新兴市场的覆盖率及业务贡献[26] - 公司前几年围绕"医用耗材一站式解决方案"的战略目标 先后收购了4家医疗耗材公司 截至2026年上半年末 公司商誉科目账面余额还剩10.62亿元 其中稳健平安剩余商誉余额0.54亿元 稳健桂林剩余商誉余额1.29亿元 隆泰医疗收入利润一直保持良好状态 GRI与公司整合效果良好 这两家目前不存在减值迹象 公司将对四家并购公司进行深入的投后融合 特别是文化融合 数据融合以及团队融合 确保它们始终围绕"医用耗材一站式解决方案"的战略目标迈进[26] - 公司对外贸易采用美元等国际货币进行结算 主要涉及医用耗材业务出口销售 汇率波动双向影响产品定价竞争力 原材料采购成本及汇兑损益 2026年上半年 因人民币升值 汇兑损失较去年同期增加约0.8亿元 公司已构建多层次对冲机制 针对长期客户设置汇率联动调价条款 针对新订单缩短报价周期以提升汇率响应效率 据实开展以套期保值为目的的远期结售汇业务 提前锁定远期结汇汇率 加强外汇研究分析 动态跟踪外汇市场 最大限度降低汇率波动对盈利能力的影响[26][28] - 公司重视股东回报 上市后每年坚持现金分红 分红金额占归母净利润比例也在逐年提升 2026年中期进行中期分红 分红金额占上半年归母净利润比例为56% 另外上半年公司已推出未来三年分红率不低于55%的股东回报规划 并以2-4亿元回购股份用于注销 持续提升每股收益 截至8月末 公司本次回购股份累计支付现金2.3亿元[28]

1 报告行业投资评级 本次提供的调研内容未披露电力行业相关投资评级信息 2 报告核心观点 本次调研围绕粤电力A的气电业务经营与规划 新能源布局 独立储能项目推进 来年电力长协电价展望四大核心方向展开 披露了公司各业务板块当前的实际运营数据与后续推进安排[1][2][17] 3 各目录内容总结 调研基本情况 - 调研对象为粤电力A 所属行业为电力行业 接待时间为2026年9月24日[17] - 参与接待的上市公司人员包括总法律顾问兼董事会秘书秦晓 证券事务代表黄晓雯 经营部郑大鹏 发展部李庚瀚 新能源公司肖燕华[17] 详细调研机构 - 参与调研的机构为长城证券 属于证券公司 参与调研的机构相关人员为范杨春晓 孙诗宁[20] 调研机构占比 本次提供的调研内容未披露调研机构占比相关有效信息 主要内容资料 - 2026年上半年公司气电机组受天然气价格上涨且供需偏紧影响 上网电量同比下降 燃料成本同比上升 发电毛利持续收窄 报告期内气电业务归母净利润出现亏损[22] - 公司十五五规划仍在编制中 目前在建新能源装机约80万千瓦[22] - 珠海高栏二50万千瓦海上风电项目及徐闻东一40万千瓦海上风电项目已获得核准 目前项目正在有序推进[22] - 未来公司将密切跟进广东省海上风电规划实施及资源竞争性配置等工作 争取进一步拓展海上风电项目[22] - 目前公司在建大南海 云河等气电装机约294.2万千瓦 预计在2027年投产 上述项目实际投产时间可能根据建设情况而有所调整[22] - 公司董事会已同意批准投资建设珠海富山200MW/400MWh独立储能电站项目 项目可研测算投资回收期15.57年 税后资本金财务内部收益率5.1%[22] - 珠海富山独立储能电站项目目前已完成项目备案 规划选址 纳规 并网申请 可研等前期工作 公司正有序推进项目相关建设工作[23] - 下一年度电力长协电价受宏观经济形势 电力市场政策及交易规则 发电成本 客户心理预期等多方面因素的影响 存在一定不确定性 当前正处于下一年度长协签约的筹备阶段 后续公司将积极开展电力营销工作 争取为明年的生产经营创造有利条件[23]

1 报告行业投资评级 本次提供的调研内容未涉及相关行业投资评级信息 2 报告核心观点 本次为2026年9月28日上海莱士生物制品行业机构调研会议纪要 核心围绕公司核心创新管线SR604临床进展 收购勃林格殷格翰生物制药生产基地相关事项 血制品主业布局与发展规划 创新药管线整体布局等内容展开说明 回应机构投资者相关关切[1][16][24] 3 分目录内容总结 3.1 调研基本情况 - 调研对象为上海莱士 所属行业为生物制品 接待时间为2026年9月28日[16] - 上市公司接待人员包括副董事长 总经理徐俊 董事会秘书夏默 研发总监程露[16] 3.2 详细调研机构 - 参与调研的机构包含Willing Capital Management Limited 北京鑫翰资本 财通证券 方正证券 光大保德信基金 光大证券 国都证券 国海富兰克林基金 国联民生证券 国投证券 国信证券 海富通基金 海富投资 华安证券 华宝基金 嘉实基金 江苏兆信私募基金 青岛星元投资 上海方御投资 上海吉渊投资 上海途灵资产管理 上海耀之私募基金 申万宏源证券 天风证券 银河基金 圆信永丰基金 浙江益恒 中国人寿养老保险 中金 中信建投证券 中信证券 中银基金 中邮证券[2][17][18][19] 3.3 调研机构占比 - 参与调研的机构中证券公司占比42% 基金管理公司占比30% 投资公司占比12% 其它类机构占比9% 寿险公司占比3% 资产管理公司占比3%[23] 3.4 主要内容资料 - 本次交流会主要介绍公司核心创新管线SR604进入Ⅲ期临床试验进展 以及收购勃林格殷格翰生物制药生产基地项目相关情况 公司就血制品业务布局与研发进展 创新药管线规划 收购事项及公司战略与运营规划进行说明 并回应机构投资者关注的问题[24] - SR604三期临床试验采用单臂 自身对照的研究方案 整体计划入组90例受试者 试验设置6个月导入期 导入期内所有患者维持原有常规治疗方案并持续观察 完成导入期后 患者统一采用0.4mg/kg 每四周一次的给药方案开展规范治疗 给药后至少开展6个月随访观察 目前项目处于临床推进阶段 入组节奏受患者招募 临床中心执行等多重因素影响 数据读出时点取决于入组完成情况以及随访实施进度 后续出现重大节点进展 公司将严格按照信息披露要求及时对外公告[24] - 公司已针对SR604更长给药周期开展前瞻性探索 现有临床数据证实 相当一部分患者采用6周 8周的延长给药周期 仍可实现零出血的理想治疗效果 为后续优化给药方案 提升患者用药便捷性提供核心数据支撑[24] - 结合国内血友病患者诊疗现状 国内多数患者前期以按需治疗为主 缺乏长期规范的标准化治疗 基础病情及身体状态相对较差 需先通过短期规范 高频次的治疗稳定病情 改善机体状态 才能适配更长间隔的给药方案 保障治疗效果稳定 公司将遵循循序渐进的研发策略 优先完成当前每四周一次给药方案的Ⅲ期临床研究 充分验证该方案的有效性与安全性后 再适时启动6周 8周更长给药周期的拓展验证研究[25][26] - 公司收购勃林格殷格翰生物制药生产基地的主要目的是搭建公司创新药产业化平台 保障SR604及后续内部创新药管线的生产需求 标的现有CDMO存量订单将继续履约或有序转出 交割前由交易对方团队完成存量订单的处理协调 过渡期标的由交易对方管理 交割完成后 该生产基地产能优先保障公司自有创新药管线的研发与生产需求 外部订单将作为补充[26] - 公司股份回购的实施将综合考量二级市场走势 公司资金状况以及整体经营情况等多重因素 秉持审慎灵活的原则择机推进 未来如有新一期回购规划 公司将遵照相关监管规则及时履行信息披露义务[26] - 受医保支付方式改革影响 生物制品行业院内业务面临一定短期压力 行业企业普遍在优化市场结构 加大院外市场布局 挖掘新的应用场景[26] - 公司一方面依托ARISE系列循证研究 持续拓展白蛋白新的临床价值 另一方面伴随国内老龄化趋势 血制品刚性需求仍有长期增长空间 公司看好血制品主业长期前景 落实"拓浆 脱浆"战略 将血制品业务作为稳定基本盘 夯实主业经营 筑牢现金流底盘 以此为基础稳步推进重组产品及创新药管线布局 做好资源平衡 实现传统主业与创新管线双轮驱动[26][27] - SR604适应症拓展主要围绕先天性出血性疾病开展布局 目前血友病A/B适应症Ⅲ期临床试验已完成试验登记 先天性凝血因子Ⅶ缺乏症与血管性血友病VWD适应症均处于Ⅱ期临床试验阶段 除先天性出血疾病之外 针对获得性出血性疾病以及DIC相关领域 公司现阶段也在积极探究中 多适应症拓展是SR604管线的重要规划 各项研发工作会依照药物研发节奏稳步推进 后续若有关键节点 公司将严格履行信息披露义务[28] - 公司创新药研发重点围绕出/凝血 炎症/免疫治疗方向 布局多款拥有新作用机制 新靶点的在研创新品种 对于尚处于早期阶段的管线 公司将依据研发实际进展 严格按照监管规则做好信息披露工作[28] - 国内外同类血制品获批适应症存在明显差距 国内主流血液制品的获批适应症较海外成熟市场仍有较大拓展空间 开发新适应症是行业长期发展的重要抓手 公司重视挖掘现有产品的临床潜力 现阶段已积累部分研究成果 一是人血白蛋白联合血管内取栓用于脑卒中治疗的研究已在国际权威学术期刊发表 该方案有望拉长脑卒中临床救治的时间窗口 为人血白蛋白开辟神经急症方向潜在用途 具备较好的临床开发前景 二是公司也在有序开展人血白蛋白针对老年痴呆症 以及静注人免疫球蛋白适应症拓展的相关研究探索[28] - 现有凝血产品均为系统性调节凝血或抗凝功能 需大剂量给药实现全身凝血水平调控 也会带来一定的血栓风险 SR604为全球首创的血友病靶向治疗药物 仅在出血部位起效 正常生理状态下无作用 用药剂量远低于同类产品 实现了精准靶向治疗 从作用机制上与现有所有产品形成本质差异[29]

报告行业投资评级 本报告未设置相关行业投资评级内容 报告核心观点 - 企业AI催生了代币这一新型商业成本 代币经济正逐步成为高管层和董事会重点关注的实质性风险与机遇点 掌握代币经济管理规律的企业相比仅被动支付账单的企业将获得显著竞争优势 [5] - AI代币挑战同时属于成本问题与管理问题 企业可通过五项核心规范在不超预算的前提下扩展AI使用 对待AI代币经济学需秉持与资本 云基础设施 软件资产等其他技术资源同等的严谨管理态度 [6] - 24个月展望期内 采用相关管理规范的企业可避免代币成本预计增长44% 每1000万美元年支出可避免约440万美元成本增长 同时可将代币支出中能转化为量化财务成果的比例从每美元20美分提升至每美元32美分 每10万美元年支出可实现成本节省与可证明价值提升合计560万美元 年支出1亿美元时合计可达5500万美元 无需部署新模型或追加AI投资 [9] - 控制代币经济需要CIO联合财务 业务领袖 人力资源及其他高管团队成员 共同调整人工智能的资助 部署和使用方式 [7] 各目录内容总结 商业挑战 - 本次研究于2026年7月开展 调查覆盖全球17个年收入超10亿美元企业的750位高级管理人员 同时结合2026年6月至7月对15位财富500强科技和金融领域领导者的深度访谈 受访者评估了所在组织在人工智能消费 优化 路由 问责制和价值衡量方面的管理情况 [12] - 受访企业去年合计AI代币支出约25亿美元 若不加干预 该数字将在24个月内攀升至36亿美元 其中单家全球科技公司年支出超2000万美元 单家欧洲保险公司AI推理预算达1.5亿至2亿美元 单家政府承包商全球AI支出上限为2.5亿美元 AI代币成本在所有AI成本驱动因素中排名第三 仅次于基础设施和软件开发与维护 [15] - 受访企业预计未来24个月内代币消耗量平均增长78% 单个代币价格平均下降19% [19] - 三分之一的企业在年底前就已耗尽年度代币预算 代币费用不会自行趋于稳定 传统AI支出管理模式已不可持续 [21] - 代币消耗主要来自三类工作 员工和开发者工具占支出30% 内部流程自动化和企业软件占29% 面向客户的分析和代理式工作流占39% 代理式工作流当前占比仅11% 但每一步都会增加推理调用次数 增长速度最快 是最可能引发下一波预算外成本增长的类别 [24] - 企业当前面临两大核心困境 一是难以按季度预测代币数量和支出 二是资金支出后无法解释对应回报 成本不可预测会导致财务部门不愿批准更大规模的AI预算 价值难以衡量会导致领导者无法为AI预算申请提供合理依据 [18] - 多家企业出现代币支出超预期案例 优步在四个月内花完全年AI代币预算 一家美国主要金融机构的代币支出在六个月内增长5至10倍 一家大型欧洲银行一年内代币支出从近乎零增长至每年580万美元 甚至出现单个工作负载每周运行产生约23.1万美元支出的情况 [20] - 企业代币管理的核心盲点是无法在工作负载层面查看代币消耗情况 与工作负载无关的支出无法预测 与工作负载无关的价值也无法证明 [27] - 企业当前仅能将每1美元代币支出中的20美分转化为可向董事会或CFO展示的量化财务成果 剩余80%的支出对应的价值无法与具体金额挂钩 [30] - 代币价格下跌会触发杰文斯悖论 仅五分之一的高管表示若代币价格再下降25%会留存节省的资金 其余95%的高管会选择扩大AI使用规模 包括扩展现有AI工作负载 增加用户 启动此前不经济的用例 升级更高质量模型等 需求量的增长会完全抵消价格下跌的影响 导致总费用持续攀升 [32][34] - 法律AI公司哈维的月代币消耗量从2026年1月的约1万亿个增长至5月的12万亿至13万亿个 直观体现了AI生产部署后消费规模的扩张速度 [36] - 企业代币预算超支存在六大盲点 一是不可知任务成本 代币是AI模型处理的数据单位 任务运行后才会产生对应成本 无法提前预判单任务的代币消耗规模 二是默认边界 埃森哲从O*NET数据库分类的9368项职业任务中 不到10%的工作负载确实需要前沿模型能力 其余90%的工作负载被成本高出10至20倍的模型处理 三是代理乘数 代理式工作流的链式调用 扩展上下文和重复处理会加剧资源消耗 四是为昨日制定的预算 多数企业AI预算制定于自主工具成为主流之前 无法适配当前的消费增长速度 五是碎片化定价 多个供应商 模型和定价结构导致企业无法形成代币成本的整体视图 部分供应商开始按用例业务价值而非代币消耗量定价 同类工作负载可能产生差异极大的账单 六是有透明度无问责制 超过一半的组织仅具备展示回溯功能 仅7%的组织实施了计费回溯 消费数据可见但无对应财务后果 无法形成成本管控的直接激励 [39][40][43][48] - 仅35%的组织能够计算其单一最大AI用例的成本效益 59%的组织仍在使用方向性估算 48%的组织依赖共享的IT-财务问责制 没有单一专人对AI成本和回报负责 [52][53] - 财务问责制 路由质量 工作负载可见性三个因素共同驱动可归因的财务价值 从无成本分配到非正式报告 展示回溯 计费回溯的问责阶梯每提升一步 财务归因支出占比约提升6至7个百分点 无成本分配下财务归因价值约5% 非正式报告下约13% 展示回溯下约23% 计费回溯下约32% 能够将代币消耗追踪到特定用户 团队或工作负载的组织 复合归因得分几乎是无法做到这一点的组织的两倍 [56][58] 解决方案 - 工作负载层面的命名所有权 成本分摊 测量精度和模型路由纪律四个独立预测因素可同时影响成本优化和价值归因 所有四个因素都依赖于工作负载层面的所有权 可观察性和问责制这一共同基础 [63] - 当前大多数组织已优化23%的代币消耗量 未来24个月内用量增长近80%的背景下 企业需要约31%的优化率才能使支出保持稳定 存在8个百分点的优化差距 若无所作为 年支出1亿美元的企业代币支出将在24个月内攀升至1.44亿美元 36个月内攀升至1.73亿美元 [64] - 构建工作负载级别的责任归属和财务问责体系 每1亿美元年度代币支出可避免约440万美元的成本增长 同时新增约115万美元的可证明价值 合计产生560万美元的经济收益 [65] - 企业可根据不同工作负载需求选择对应部署架构 不同部署模式的成本结构 适用场景和权衡点存在差异 覆盖自托管开源权重模型 公有云平台开源权重模型 专有云服务平台 专有模型服务商直接API等多种类型 [72][73] - 运行专有和开放权重模型比例大致相等的组织 路由质量达55% 部署成熟度达61% 均高于以专有模型为主的组织 后者路由质量为47% 部署成熟度为32% 开放权重模型还具备数据主权 对前沿模型出口管制更具韧性 针对非英语特定领域任务微调表现更佳的额外优势 但转向自托管开源权重模型通常会增加基础设施 人才和运营成本 代币支出仅占人工智能总支出的25%或更低 企业需将每项工作任务指派到最能平衡成本 能力 数据治理和运营复杂性的模型层 [74][75] 下一步 - 企业可通过五项协同的运营纪律实现大规模AI运行 可见性是其余四项纪律的先决条件 其余四项可并行或按顺序实施以匹配组织AI成熟度 [77] - 纪律一 规模化应用AI之前 部署AI网关或可观测性层 捕获每次AI交互的工作负载名称 所属团队 使用的模型 令牌成本和输出 采用政策即代码和自动化经济护栏管控 无需人工审核单个工作负载 该机制是成本管理和价值归因的先决条件 [78] - 纪律二 按团队实际消耗的代币成本进行费用分摊 从工程部门和前三到四名高消耗功能团队开始推进 计费回溯是成本优化和价值归属的最强预测指标之一 当前仅不到十二分之一的组织在使用该机制 实施计费回溯需以工作负载级别的可见性和清晰职责划分为前提 [81] - 纪律三 识别出约10%确实需要前沿能力的工作负载 其余所有内容路由到中端模型或开放权重模型 通过网关处的路由策略强制执行 前沿模型价格可能比功能完备的低端模型高出15倍以上 RouteLLM开源框架可在基准工作负载上实现高达85%的成本降低 同时保留旗舰级模型95%的品质 埃森哲自身生产平台通过结合自托管开放权重推理和智能路由 每周处理约87万亿个代币 成本仅为前沿API成本的六分之一 到2028年 70%的顶尖AI驱动型企业将使用先进的多工具架构 动态自主管理跨不同模型的模型路由 [83][84][86] - 纪律四 任何新AI工作负载上线前 要求提供可衡量的价值案例 明确当前流程的成本 AI将改善的具体财务成果 以及成果的美元衡量方式 仅在工作负载层面可观测性工具到位 优化路径清晰 预期价值可量化的前提下才批准商业案例 多家企业已落地相关实践 荷兰合作银行要求所有AI应用场景投入生产前必须对应至少一个定义的价值成果 截至2026年5月已有40个场景投入生产 Klarna从部署初期就将成果衡量融入架构 2024年启动客户支持AI部署时就报告节省4000万美元招聘成本 2025年第三季度该数值增长至约6000万美元 [91][95][96] - 纪律五 在整个组织中培养适配的AI技能 为开发者和员工提供清晰的任务-模型匹配框架 让成本对相关人员可见 通过网关路由策略设置默认选项 让正确选择成为最容易的选择 代币经济学管理需要跨部门协同 CIO需联合CFO CHRO和业务负责人共同推进相关规则落地 [99][101] 结论 - 具备代币管理纪律的企业可在代币成为需要事后证明合理性的成本之前就完成管控 并将其与可解释的价值案例关联 先接入AI后补治理的模式 比部署初期就做好管控的难度更高 成本更大 早期试点项目组织平均优化约15%的代币支出 正确路由30%的请求 大规模在生产环境运行AI的组织平均优化约28%的代币支出 正确路由58%的请求 [103] - 当前构建代币经济学管理基础设施的企业将在数年内获得叠加优势 代币经济学正逐步成为企业级AI运营的标准学科 提前完成体系搭建的CIO可让CFO确认AI经济性 让CEO获得可量化的回报 支撑企业基于明确依据而非主观预期扩展AI [104] 埃森哲如何提供帮助 - 埃森哲可协助客户整合正确的技术基石 运营模式和投资逻辑 与业务利益相关者协同制定优先行动路线图 最大化业务价值 [106] - 埃森哲通过"看见它 修复它 保持它"三阶段方法 搭配AI令牌导航器工具包 为客户落地代币经济学管理体系 该工具包涵盖AI资产取证评估 实时模型基准测试 预算即代码和策略即代码运行时执行 业务行动成本实时监控 工程和人才实践等七项专业工具 埃森哲自身生产平台已实现自托管开放权重推理和智能路由 以约前沿API六分之一的成本每周处理约87万亿个令牌 [107]

1 报告行业投资评级 本报告未明确给出足球行业的直接投资评级，仅通过量化数据呈现足球俱乐部品牌价值、企业价值及品牌实力的整体发展态势 2 报告核心观点 - 2026年全球50家最具价值足球俱乐部品牌总品牌价值达239亿欧元 合计企业总价值达797亿欧元 创下该排行榜历史最长增长纪录[14] - 排名前十的俱乐部占据总品牌价值超过60% 足球全球精英队伍与其他队伍之间的差距进一步拉大[14] - 皇家马德里连续三年保持全球最具价值足球俱乐部品牌榜首位置 巴塞罗那位列第二 阿森纳首次进入品牌价值排名前三[14] - 自2012年以来 该排行榜覆盖的50家俱乐部总品牌价值增长逾两倍 增幅达220% 前十俱乐部价值增幅达250% 精英群体增长速度远超整体[18] - 2026年是扩军至48支球队的美加墨FIFA世界杯举办年份 赛事将为俱乐部 联合会和赞助商拓展全新商业机会[19] - 赞助是足球运动中增长最快的收入来源之一 顶级足球俱乐部的品牌影响力已可与可口可乐 谷歌等全球头部品牌比肩[20] 3 分目录内容总结 3.1 行业概览 - 英超联赛是全球商业价值最高的足球联赛 其20支球队中有18支入选《足球50强》榜单 合计品牌价值达97亿欧元 占榜单总价值的40%[30] - 西甲联赛中皇家马德里和巴塞罗那两家俱乐部占据联赛总品牌价值的75% 德甲联赛拜仁慕尼黑的品牌价值是联赛第二高俱乐部多特蒙德的两倍以上[32] - 法甲联赛中巴黎圣日耳曼的品牌价值是排名第二的马赛俱乐部的11倍以上[32] - 非欧洲俱乐部中仅弗拉门戈和帕尔梅拉斯两支巴西球队进入《足球50强》榜单 但足球品牌影响力整体呈现全球化格局[32] - 多俱乐部联盟集团如今已持有欧洲五大联赛俱乐部近半数股份 足球俱乐部正被视为可扩展的商业平台 可通过媒体版权 赞助 比赛日收入以及全球球迷参与创造长期价值[36] - 按国家划分的50强俱乐部品牌价值分布为 英格兰96.76亿欧元 占比40.4% 共18家俱乐部 西班牙54.98亿欧元 占比23.0% 共7家俱乐部 德国36.23亿欧元 占比15.1% 共9家俱乐部 意大利19.81亿欧元 占比8.3% 共5家俱乐部 法国16.39亿欧元 占比6.8% 共2家俱乐部 其他地区合计15.06亿欧元 占比6.3% 共9家俱乐部 总价值239.21亿欧元[50] 3.2 估值分析 - 皇家马德里品牌价值同比增长25% 达到24亿欧元 2025/26赛季翻新后的圣地亚哥·伯纳乌球场满负荷运行 推动观赛日 招待 博物馆和旅游收入显著增长 该赛季俱乐部收入达12亿欧元[40] - 巴塞罗那品牌价值同比增长15% 达到20亿欧元 球队在回归Spotify诺坎普球场后竞技成绩回升 比赛日收入大幅提升 赞助和商品销售收入同步增长 正向10亿欧元营收里程碑迈进[41][42] - 阿森纳品牌价值同比增长28% 达到15亿欧元 排名从第8位攀升至第3位 创下该俱乐部在榜单中的历史最高排名 球队时隔22年赢得首个英超冠军 同时闯入欧冠决赛 新的球衣和球场赞助协议增加了长期商业收入 预计年营业额接近7.9亿英镑[42][47] - 拜仁慕尼黑品牌价值同比增长21% 排名升至第4位 球队赢得德甲联赛 德国杯和德国超级杯实现国内三冠王 转播收入 商业收入和观赛收入同步增长 创下2019年以来的最高排名[47][48] - 巴黎圣日耳曼品牌价值同比增长10% 达到15亿欧元 位列第5位 尽管球队包揽欧冠 法甲联赛等多项赛事冠军 但受限于法甲联赛相对有限的国际吸引力和商业竞争力 排名未发生变动[50][51] - 曼城品牌价值同比增长3% 达到15亿欧元 利物浦品牌价值同比增长5% 达到15亿欧元 曼联品牌价值同比增长15% 达到14亿欧元 三家俱乐部排名均出现下滑 反映出竞争对手商业地位快速提升[55] - 切尔西品牌价值同比微降0.6% 达到9.55亿欧元 位列第9位 场上表现动荡和教练组不稳定抵消了商业发展成果[60] - 多特蒙德品牌价值同比增长8% 达到6.64亿欧元 时隔十年重回全球前十 广播 赞助 门票和商品销售收入实现强劲增长[61] - VfB斯图加特是2026年《足球50强》中品牌价值增长最快的俱乐部 品牌价值同比增长99% 达到1.84亿欧元 2025年俱乐部报告3836万欧元历史收入和2250万欧元利润 创纪录的上座率 周边商品销售额 赞助收入以及连续多个赛季欧冠参赛资格共同推动价值增长 2024年重建完成的MHP竞技场可容纳超过6万名观众 为商业发展提供了新平台[65][67] - 阿斯顿维拉品牌价值同比增长超60% 达到4.84亿欧元 全球排名升至第15位 被列为2026年榜单"值得关注品牌" 俱乐部连续三个赛季获得欧洲赛事资格 2025/26赛季赢得欧洲联赛 英超联赛中将俱乐部与激动人心的足球和球星联系起来的受访者比例增加了20%[74][76] 3.3 品牌力量分析 - 2026年排名前六的足球俱乐部品牌品牌强度指数（BSI）均达到90分以上（满分100分） 可与全球顶尖品牌比肩[81] - 皇家马德里以95.8的BSI评分保持全球最强足球俱乐部品牌地位 在声誉 狂热球迷 球星 历史底蕴与声望 激动人心的足球风格等多项品牌属性中排名第一 占比分别为67% 64% 62% 60% 58%[82] - 巴塞罗那以95.4的BSI评分位列第二 拜仁慕尼黑以94.0的BSI评分升至第三 阿森纳以94.0的BSI评分位列第四 成为英国最具实力的足球俱乐部品牌 67%的球迷将阿森纳与激动人心的足球联系起来 几乎是英超平均水平的两倍 52%的球迷将阿森纳与创新联系起来 55%的球迷认为阿森纳管理得当 两项占比均远超曼联[83][84][85][88] - 利物浦以91.5的BSI评分位列第五 曼联以90.4的BSI评分跌至第六 英超联赛整体声誉得分下降6% 历史底蕴与声望得分下滑8% 整体关注度下降6%[88] - 切尔西 曼城分别以89.7 89.0的BSI评分位列第七 第八 巴黎圣日耳曼以86.7的BSI评分升至第九 多特蒙德以85.9的BSI评分位列第十 六家英超俱乐部占据前十席位中的六席[90] - 英超联赛以83.4的BSI平均得分保持世界最强足球联赛品牌地位 在申诉 信誉和关注度方面领先其他所有联赛 优势分散于众多国际知名俱乐部之间[93] - 西甲联赛以82.3的BSI平均得分排名第二 是全球最知名的联赛 在声誉 热情的球迷以及国际影响力方面均获得高分[94][95] - 德甲联赛以73.8的BSI平均得分排名第三 在球迷吸引力和关注度方面表现良好 但全球参与度较弱限制了总分[94] - 意甲联赛以68.3的BSI平均得分排名第四 尽管俱乐部历史声誉深厚 但国内受访者对联赛的评价明显更为苛刻 国家队连续三届无缘世界杯进一步凸显发展挑战[96][97] - 法甲联赛以58.2的BSI平均得分排名第五 国际知名度高度依赖巴黎圣日耳曼 国内转播权不确定性削弱了联赛整体商业稳定性[100][102] - 波尔图是2026年《足球50强》中品牌实力指数增幅最大的俱乐部 BSI得分达到81.9分 排名升至全球第12位 2025/26赛季赢得葡萄牙超级联赛冠军 国际受访者对其明星球员 场外管理运营能力评价极高 新百伦球衣赞助十周年宣传活动进一步提升了品牌认知[105][106][110] 3.4 区域分析 3.4.1 西班牙 - 西班牙7家进入50强的俱乐部总品牌价值达54.98亿欧元 占榜单总价值23.0%[50] - 皇家马德里品牌价值23.98亿欧元 同比增长25% 排名西班牙第一 与阿迪达斯的八年赞助合同价值超10亿美元 2025年售出所有俱乐部中最多的球衣[115] - 巴塞罗那品牌价值19.73亿欧元 同比增长15% 排名西班牙第二 73%的球迷认为巴塞罗那拥有众多明星球员 俱乐部男女队均斩获多项赛事冠军[116] - 马德里竞技品牌价值6.57亿欧元 同比增长22% 排名西班牙第三[116] - 西甲联赛是五大顶级联赛中国际形象第二强的联赛 43%的国际球迷认同其拥有全球性的追随者 西班牙作为2030年FIFA世界杯联合主办国 将进一步巩固联赛全球基础[118] 3.4.2 葡萄牙 - 葡萄牙共有3家俱乐部跻身全球前50强 均位列全球最具价值足球俱乐部品牌前25强[124] - 体育CP品牌价值2.5亿欧元 同比增长35% 排名葡萄牙第一 全球排名第19位 俱乐部青训培养出克里斯蒂亚诺·罗纳尔多等知名球员 74%的国内球迷对其雄心壮志属性给出最高评分[124] - 本菲卡品牌价值2.19亿欧元 同比增长15% 排名葡萄牙第二[125] - 波尔图品牌价值1.92亿欧元 同比增长7% 是葡萄牙品牌实力最强的俱乐部 BSI得分81.9分 超过95%的海外球迷对其有认知度 为葡萄牙三家顶级俱乐部中最高[125] - 葡萄牙作为2030年FIFA世界杯共同主办国 海外球迷将联赛视为世界级俱乐部和球员聚集地的比例提升了11个百分点[126] 3.4.3 英国 - 英超联赛总品牌价值达85亿英镑 50强榜单中共有18家英国俱乐部 前十的最具价值足球俱乐部品牌中有5家来自英超[129] - 阿森纳品牌价值13.52亿英镑 同比增长35% 排名英国第一 首次成为英国最具实力的足球俱乐部品牌 62%的受访者将阿森纳与雄心壮志联系起来 71%的受访者将其与历史传承联系起来 67%的受访者将其与精彩足球联系起来 俱乐部与阿联酋航空签署五年续约协议 每年价值高达7000万英镑[130] - 曼城品牌价值13.04亿英镑 同比增长9% 排名英国第二 67%的国内球迷对曼城声誉持正面评价 为英超联赛第三高[134] - 托特纳姆热刺品牌价值5.01亿英镑 同比下降25% 排名英国第六 全球排名降至第13位 BSI评分下降近10点至63.1分 仅15%的国内球迷认为托特纳姆热刺有雄心[132][133] - 苏格兰凯尔特人品牌价值1.53亿英镑 同比增长33% 排名英国第十 苏格兰流浪者品牌价值9300万英镑 同比增长9% 两家俱乐部均实现品牌价值增长[135] 3.4.4 巴西 - 2025年巴甲联赛前20名俱乐部总收入达到150亿雷亚尔 同比增长33% 72%的巴西国民关注足球 巴西在全球品牌金融《全球软实力指数》中"体育领导者"属性排名第一[138] - 弗拉门戈品牌价值1.79亿美元 同比增长48% 排名巴西第一 是巴西最强足球俱乐部品牌 BSI得分76.9分 拥有约21%的全国球迷基础 球迷热情度得分68% 品牌声誉得分63% 均为巴西俱乐部最高[141][142] - 帕尔梅拉斯品牌价值1.05亿美元 同比增长40% 排名巴西第二[141] - 科林蒂安是巴西十大俱乐部中唯一品牌价值下滑的俱乐部 同比下降4% 但仍保持巴西第二强品牌地位 国内知名度达97%[143] 3.4.5 意大利 - 2026年意大利所有足球俱乐部的品牌实力均出现下滑 前十品牌中有一半品牌价值录得下降 仅有三家实现两位数增长[147] - 国际米兰品牌价值5.85亿欧元 同比增长22% 成为意大利最具价值足球俱乐部品牌[148] - AC米兰品牌价值5.14亿欧元 同比增长28% 排名意大利第二[148] - 尤文图斯品牌价值4.19亿欧元 同比下降17% 尽管仍是意大利最强足球俱乐部品牌 BSI得分78.5分 但领先优势已十分微弱 国际米兰已在声誉 球星阵容和踢球风格方面超越尤文图斯[148] - 2025/26赛季欧冠联赛中亚特兰大是唯一进入16强的意大利俱乐部 意甲俱乐部国际媒体收入占比仅21% 远低于英超的近50%[149][153] 3.4.6 北美 - 2026年美加墨FIFA世界杯揭幕战在美国吸引2750万观众 成为美国电视史上观看人数最多的足球比赛[158] - 2025年MLS球队数量增至30支 全年总观赛人数超过1120万 为联赛历史第二高[159][164] - 国际迈阿密是MLS中最强大的足球品牌 BSI评分67.3分 较2025年提升6.1分 将俱乐部与球星联系起来的球迷比例和将俱乐部与声誉联系起来的球迷比例均上升至38% 增长12个百分点[160] - 纽约红牛BSI评分66.8分 位列MLS第二 洛杉矶银河BSI评分60.0分 位列第三[162] 3.4.7 阿联酋 - 阿联酋足球关注度从2019年的51%人口占比提升至2025年的57% 67%的阿联酋足球迷表示关注本土职业联赛 阿联酋公民对本土联赛偏好度更高 96%的阿联酋公民观看过阿联酋职业联赛直播比赛[167][172] - 阿尔艾因是阿联酋最强足球俱乐部品牌 BSI得分72.8分 较2025年提升近3个百分点 2024年亚足联冠军联赛胜利和2025年国际足联俱乐部世界杯参赛进一步提升其国际形象[170] 3.4.8 沙特阿拉伯 - 沙特阿拉伯64%的人口关注足球 87%的足球迷关注沙特职业联赛 28%的国际足球迷表示关注该联赛[177] - 阿尔希拉尔社交媒体粉丝总数达4250万 超过一半为国际粉丝 2025年FIFA俱乐部世界杯期间相关内容获得4.38亿视频观看量 13亿印象量和100万新增粉丝[180][181] - 阿尔纳斯尔BSI评分提升4分至79.8分 36%的球迷通过社交媒体关注该俱乐部 位列全球领先水平[179][186] - 沙特足球下一阶段发展重点是将球星带来的关注度转化为持久的品牌忠诚度 2034年沙特将举办FIFA世界杯[189] 3.4.9 日本 - 2025年J联赛观赛人数达到1350万人次 较2024年的1250万人次增长8% 自2022年以来本地电视台收视率增长460%[192][193] - 磐田雄狮是日本最强足球俱乐部品牌 BSI得分63.7分 2025年吸引创纪录的520615人观赛 场均27401人[197][198] 3.4.10 中国 - 2026赛季中超联赛前15轮120场比赛平均上座人数超过3万人次 较去年同期的2.4万余人有所增长 历史上最上座的前十场中超比赛中本赛季占据七场[206] - 北京国安是中国最强足球俱乐部品牌 BSI得分62.5分 山东泰山主场赛事外地球迷占比达40% 赛事

1) 报告行业投资评级 本报告未涉及相关行业投资评级内容 2) 报告核心观点 - AI在人力资源领域的应用已从少数企业尝鲜转变为HR日常工具 覆盖招聘 培训 人事服务等全环节 企业当前核心关注点已从是否应用AI转向如何兑现AI实际价值 [3] - AI在人力资源领域的竞争本质是组织能力之争 未来企业间的差距不取决于谁拥有AI工具 而取决于谁能更快将业务理解 人才数据 管理经验沉淀为AI可调用的组织能力 [4][9][49] - 未来HR的核心竞争力体现于将人才数据 业务知识和管理经验持续转化为AI可执行的知识资产 HR需承担场景定义者 知识资产建设者 人机协作设计者三重新角色 重点提升深入理解业务 深化人才管理专业能力 将业务理解和专业经验注入AI应用的设计能力三项核心能力 [10][99] - 推进AI在人力资源落地需优先选择业务价值高且有条件落地的场景 遵循六步迭代落地路径 并结合企业首要业务目标选择差异化推进路线 [11][12][13] 3) 分目录内容总结 AI在人力资源领域的应用现状 AI在人力资源应用的成熟度模型 - 调研面向中国企业人力资源管理者 回收有效样本290份 模型由AI应用成熟度 组织支持度两个层面交叉构成 可帮助企业定位自身阶段 识别应用短板 [18] - AI应用成熟度维度由覆盖广度 使用深度 业务价值三个部分构成 其中业务价值从低到高分为降本增效 提升员工体验 推动业务协同 赋能数据驱动决策四个层级 层级越高门槛越高 越依赖企业人才数据和管理经验积累 [19][24][29] - 组织支持度维度由文化 制度 人 技术四个部分构成 是决定AI应用推进广度和深度的底层支撑条件 [20][31] 人力资源AI应用成熟度总体现状与洞察 - 80.7%的中国企业人力资源AI应用处于初始阶段 其中起步型占55.5% 单点突破型占2.1% 蓄势型占23.1% 仅19.3%的企业属于应用成熟度和组织支撑条件均到位的引领型企业 [36][37] - 覆盖广度层面 AI应用集中在少数模块 招聘模块渗透率58% 培训模块渗透率38% 员工服务模块渗透率31% 绩效 人才盘点和组织分析等模块渗透率有限 51.7%的已应用AI的人力资源企业仅在个别零散场景使用AI 66.2%的HRAI工具使用范围局限于人力资源内部 对业务管理者及全体员工普及率低 [40][43] - 使用深度层面 仅20%的企业中AI承担主要任务 仅29.3%的企业HRAI工具使用活跃 仅33.8%的企业采纳AI输出结果较充分 多数企业的AI仍属于可用可不用的辅助工具 未嵌入日常工作流程 [45] 五个关键洞察 - 洞察一 投入与回报落差大 绝大多数价值未兑现 企业组织支持度得分明显高于AI应用成熟度得分 差值为9.5分 仅31.0%的企业效率改善较明显 仅18.6%的企业质量与员工体验明确提升 仅5.5%的企业AI业务价值可衡量并获认可 投入与回报的落差是跨行业跨领域的普遍现象 [55][56][57] - 洞察二 半数企业说重视 不到15%真掏钱 50.7%的企业表示公司较重视HR领域AI应用 58.3%的企业领导层实质参与AI推进 但仅14.8%的企业为人力资源AI应用配置了专项预算或资源 仅37.9%的企业已形成明确负责人或推进机制 多数企业的重视属于不附带资源承诺的方向性认可 [62][63] - 不同性质企业投入差异显著 国有企业人力资源AI应用综合成熟度仅38.8分 为所有企业类型中最低 其领导层参与度42.9% 公司重视程度38.1% 无一家国企为人力资源AI应用配置专项预算 中外合资企业在预算资源提供方面占比最高 达42.9% [69][72] - 洞察三 应用AI后 七成企业工作流程与岗位分工无改变 40%的企业尚未因AI应用调整工作流程 29.3%的企业仅个别环节有变化但整体流程不变 仅10.7%的企业部分HR场景已重新设计流程 仅4.1%的企业AI已承担HR任务并推动HR角色转型 多数企业尚未系统性梳理定义AI与人力资源的分工协作模式 [76][77] - 洞察四 AI深入应用不缺算法缺原料 超六成企业的数据和知识积累严重不足 61.4%的企业数据基础薄弱或不规范 72.8%的企业AI与HR系统尚未深度互通 66.2%的企业缺少统一成熟AI工具平台 除结构化数据外 多数企业的人才管理专业知识和经验仍存在于少数资深人员头脑中 未被萃取编码为AI可调用的知识资产 [83][84][86] - 洞察五 HR能力成为瓶颈 能主导AI落地的不足15% 仅14.1%的企业HR团队能主导AI在人力资源场景落地 仅19.6%的企业全员能够熟练使用AI 多数HR尚未完成从传统事务执行者向AI应用设计推动者的角色转变 [89][92] 人力资源落地AI应用的工作指南 总体工作原则：借助成熟积累快速起步，集中资源建设知识资产 - 多数企业无需从零搭建AI应用体系 可借助成熟人力资源产品内置的方法论与行业沉淀快速起步 起步阶段优先订阅成熟产品 随应用深入逐步开展定制 更高阶段再推进平台层面的开发与集成 避免将资源消耗在重复建设上 [105][106] - 企业应将有限资源集中投入到自身知识资产建设中 人才数据与管理经验的独有积累才是拉开AI应用价值差距的核心所在 [107] AI在人力资源落地的场景选择：按价值显性度和落地难度区分 - 依据价值显性度和落地难度 将AI落地人力资源的场景划分为四类 优先切入区包含招聘事务管理 员工助手 课程制作 绩效助手 价值显性度高 落地难度偏低 适合率先切入验证价值 [112][114] - 重点规划区包含AI面试 AI陪练 个性化学习 人才盘点 可在业务协同和辅助决策层面创造深层价值 对企业知识积累要求高 需提前布局 [115] - 常规推进区为基础人事管理 核心重点是夯实数字化底座和数据基础 暂缓投入区为人力资源规划与组织效能分析 对数据和经验要求最高 宜放在最后投入 [116][117] AI在人力资源领域的落地总体路径：六步路径 - 第一步为梳理业务流程与规划人机协作模式 核心交付物包含从业务视角梳理的流程拆解 人机适配判断 人机协作方案 需HR与业务部门共同完成流程拆解 明确各环节的人机分工与衔接逻辑 [121][145] - 第二步为知识经验萃取与数据整理 核心交付物包含数据就绪度评估 已萃取的知识资产 需完成结构化数据的可用性评估与治理 同时将专家头脑中的隐性经验转化为AI可调用的结构化知识资产 并完成组织层面的共识校准 [125][145] - 第三步为智能体搭建与调优 核心交付物包含测试验收记录 待解决的已知问题清单 多数企业以供应商标准产品为起点 由HR提出定制化专业要求 验收产出质量并提供结构化调优反馈 与供应商完成多轮迭代共建 [130][145] - 第四步为试运行与效果检验 核心交付物包含试运行效果评估报告 问题定位与回溯调整记录 需控制试点范围 按稳定性与基础质量 专业水准 效率改善 业务影响四层标准分层衡量效果 允许发现问题后回溯调整前序步骤 [134][145] - 第五步为规模化应用与持续运营 核心交付物包含场景扩展推进计划 内部推广配套体系 人机协作制度和质量管控机制 持续运营工作方案 需将磨合成型的人机协作流程纳入正式工作规范 建立质量管控机制 明确责任归属与合规要求 保障持续运营资源投入 [137][145] - 第六步为一体化与系统集成 核心交付物包含跨场景的数据流转需求说明 数据一致性标准 系统集成的阶段性路线 由HR从业务视角定义数据共享规则 跨场景使用边界 数据一致性保障机制 最终推动AI从效率工具向决策支撑角色演进 [141][145] - 六步路径为允许回环迭代的渐进过程 而非单向推进的直线流程 [135] 不同业务目标的四条差异化路径 - 降本增效优先路径 以优先切入区场景为主 典型场景包含招聘流程事务 课程制作 绩效助手 知识和数据要求低 标准产品即可起步 见效周期为1-3个月 适合资源有限 需要快速自证价值的企业 核心价值是用早期可量化成果建立组织信心 撬动后续资源支持 [147][148][151] - 提升员工体验优先路径 以优先切入区场景为主 典型场景包含员工助手 学习助手 入职引导 知识和数据要求中等 需整理企业制度和政策内容 见效周期为3-6个月 适合HR服务压力大 员工规模较大的企业 核心重点是实现全员覆盖 建立常态化内容更新和质量管控机制 [147][148][152] - 推动业务协同优先路径 以重点规划区场景为主 典型场景包含AI面试 AI陪练 个性化学习 知识和数据要求高 深度依赖业务知识萃取 见效周期为6-12个月 适合业务方有明确痛点且愿意参与共建的企业 业务方的实质参与是路径走通的决定性因素 [147][148][153] - 赋能数据驱动决策优先路径 覆盖重点规划区和暂缓投入区场景 典型场景包含人才盘点 继任规划 组织效能分析 人力资源规划 知识和数据要求最高 需跨模块数据打通和长期积累 见效周期为12个月以上 适合数据基础和管理成熟度较高的企业 更适合在前三条路径积累一定基础后逐步演进 [147][148][154]

报告行业投资评级 本报告未明确标注对应行业的投资评级相关内容 报告核心观点 - 我国养老金等中长期资金是资本市场健康运行的"稳定器"和"压舱石" 推动其入市既能够增强资本市场内在稳定性 还能有效防范金融风险 对推动资本市场实现高质量发展具有重要现实意义 [doc1][doc10] - 中长期资金入市的制度框架已由"准入松绑"转向"长效机制"构建 并在2025-2026年密集落地 后续需从多维度发力构建"长钱长投"良性循环体系 [doc3][doc52] 分目录内容总结 引言 - 我国资本市场规模不断扩大 交易品种日益丰富 但长期以来中长期资金主要包括养老基金 公募基金 保险资金 社保基金 受投资比例限制 主要投资于债券市场 权益类市场占比偏低 且考核侧重短期收益 容易加剧资本市场波动 [doc9] - 侧重短期投资回报的中长期资金投机性较强 易跟风操作 放大市场涨跌幅度 而注重长期投资回报的中长期资金具备投资周期长 风险偏好低的特征 更能推动资本市场健康平稳运行 [doc9] - 成熟资本市场中 养老金 保险资金等中长期资金凭借长期投资 价值投资理念成为市场稳定的重要力量 例如美国401(k)计划等养老金体系大规模投资资本市场 既为养老金带来长期稳健收益 也为美国资本市场提供源源不断的长期资金 推动美国资本市场走向成熟 [doc9] 中长期资金入市的国际经验 - 全球养老金等中长期资金普遍采用长周期考核方式 注重引导投资者关注长期价值投资 对我国优化长期资金配置具备重要借鉴意义 [doc11] 国际中长期资金入市的典型案例 - 美国401(k)计划模式 1978年美国《国内税收法》新增401(k)条款催生该计划 属于雇主发起的缴费确定型养老金计划 具备税收优惠激励措施 赋予参与者广泛的投资选择权 资金可广泛投资于股票 债券 共同基金等多种资产类别 约60%资金投资于股票及股票型基金 为美国资本市场注入大量稳定中长期资金 考核周期以长期退休为目标导向 引导参与者关注数年后的养老金累积 避免因短期市场波动频繁调整投资组合 有效培养投资者长期投资理念 [doc12] - 日本政府养老投资基金GPIF模式 2001年成立 整合原有的厚生年金基金和国民年金基金 是全球规模较大的养老基金之一 早期投资策略保守 债券投资比例较高 面对日本人口老龄化加剧 经济长期低增长低利率环境 逐步优化投资策略 增加股票等风险资产配置比例 注重多元化配置与长期资产配置稳定性 实现资产保值增值 [doc13] - 挪威政府全球养老基金GPFG模式 体系成熟 资产配置 考核周期和风险应对机制的创新实践与我国资本市场改革方向深度契合 采用10年期滚动考核体系 2020年初权益配置从70.8%短暂降至65.8%后 2020年末回升至72.8% 2023年进一步优化至70.9% 核心制度创新包括资产偏离度超过1%时触发调仓的再平衡机制 聚焦美日欧成熟市场并逐步拓展新兴市场的地域配置策略 围绕消费 金融 科技和医疗四大板块构建的行业轮动体系 [doc14] 国际经验所需的本土化改造 - 我国可借鉴挪威GPFG经验 构建"70%核心+30%卫星"的混合配置体系 以沪深300指数为核心锚定 卫星仓位聚焦新能源 数字经济等战略产业 结合行业动量指标进行季度调整 配套5年期管理人考核机制 将跟踪误差控制在年化3%以内 [doc14] - 重构考核体系 建立"3年基础+5年战略"双层评估机制 将ESG整合度 资产再平衡效率纳入KPI 落实六部委《中长期资金入市方案》 要求2025年起国有险企新增保费30%定向投资A股 推进透明化建设 季度披露资产跟踪误差归因 年度发布行业轮动白皮书 建立可视化决策系统 产品创新着力开发沪深300增强型结构性产品 创设5年期跨周期FOF组合 试点基础设施REITs专项通道对接新能源 数字基建项目 [doc15] - 改革实施路径分阶段推进 以五年为周期逐步实现改革制度向全市场拓展 期间根据沪深300波动率 夏普比率等指标进行政策迭代 预期通过五年改革 实现长期资金权益配置比例提升 年化波动率下降 机构投资者占比显著增长 最终形成"长钱长投"的良性循环 [doc15] 中长期资金入市的国内现状 政策突破：从"量"到"质"的系统性改革 - 近年来多部门发布一系列助力中长期资金入市的政策 政策层面实现从"量"到"质"的系统性改革 2012年7月证监会发布相关规定降低QFII资格要求 简化审批程序 放宽QFII开立证券账户 投资范围和持股比例限制 2014年开始各部门推动养老金 保险资金 住房公积金 QFII RQFII等各类境内外中长期资金入市的节奏逐步加快 [doc18] - 历年相关政策覆盖多维度 2014年国务院发文明确支持全国社会保障基金 社会保险基金 企业年金 职业年金 商业保险资金 境外长期资金等逐步扩大资本市场投资范围和规模 2015年人社部 财政部发布《基本养老保险基金投资管理办法》 允许养老金投资股票 股权等 比例不超过资产净值的30% 2020年证监会发布相关措施放宽保险资金 养老金等长期资金权益类投资比例限制 2024年中央金融办 证监会发布《关于推动中长期资金入市的指导意见》 打通社保 保险 理财等资金入市堵点 2025年中央金融办等六部门印发《关于推动中长期资金入市工作的实施方案》 重点引导商业保险资金 全国社会保障基金 基本养老保险基金 企（职）业年金基金 公募基金等中长期资金进一步加大入市力度 量化指标包括力争大型国有保险公司从2025年起每年新增保费的30%用于投资A股 公募基金持有A股的流通市值每年至少增长10% 2025年证监会修订《上市公司证券发行注册管理办法》 明确社保 基本养老 年金 保险资金 公募 银行理财均可作为再融资战略投资者 打通中长期资金参与上市公司定增渠道 2026年证监会发布《证券期货法律适用意见第18号》 正式落地中长期资金作为再融资战略投资者的规则 打通中长期资金参与上市公司定增的合规通道 [doc19][doc21] - 各类中长期资金规模与配置表现亮眼 截至2026年二季度末 保险资金运用余额达40.8万亿元 其中股票配置余额4.1万亿元 占比10.4% 连续8季度环比提升 股票+基金合计6.39万亿元 占比16.23% 创历史新高 证券投资基金余额2.29万亿元 环比增加2262亿元 银行存款余额约3.0万亿元 占比降至7.7% 债券配置余额19.9万亿元 占比50.5% [doc22][doc25] - 截至2026年二季度末 社保基金现身620家A股公司前十大流通股东 合计持股市值约5362亿元 前五大重仓标的为农业银行 工商银行 中国人保 交通银行 京沪高铁 合计约3318亿元 占比超过56% 二季度新进255只个股 硬件设备以37只高居各行业之首 对应市值146.6亿元 2025年社保基金收益率13.22% 远超成立以来年化7.62%的水平 [doc23] - 截至2025年末 基本养老保险基金委托投资规模达2.98万亿元 2025年投资收益率5.76% 连续正收益 2026年6月底委托投资规模进一步增至3.42万亿元 [doc24] - 截至2026年6月底 公募基金总规模约39.67万亿元 其中主动权益基金持股占A股流通市值比例回升至3.7% 超越被动权益基金的3.0% 2026年以来截至6月底公募自购规模达76.1亿元 权益类基金占比超四成 新发规模超2800亿元 权益类产品占据主导 个人养老金基金名录扩容至321只 Y份额合计规模约285亿元 "固收+"产品首次纳入 构建从保守到进取的全风险梯度覆盖 [doc26] - 考核机制重构取得突破 2023年10月财政部印发相关通知 将商业保险公司绩效评价办法中经营效益类指标的"净资产收益率"考核分成"当年"和"近三年" 两项各占50%的权重 六部门《实施方案》提出公募基金 国有商业保险公司 基本养老保险基金 年金基金等都要全面建立实施三年以上长周期考核 大幅降低国有商业保险公司当年度经营指标考核权重 细化明确全国社保基金五年以上长周期考核安排 从制度层面解决中长期资金入市的长期制约问题 [doc30][doc31] - 协同政策创新多维度推进 考核周期调整避免中长期资金因短期市场波动频繁调整投资策略 政策层面进一步放宽养老金 保险资金等入市的比例限制 市场改革层面通过提高上市公司质量 加强企业信息披露 优化交易制度等措施改善资本市场投资环境 共同为中长期资金入市创造有利条件 [doc32] 机制构建：构建"长钱长投"生态体系 - 投资端改革激发市场主体活力 加强养老金 保险资金等机构投资者专业化建设 鼓励商业银行 保险公司等金融机构加快向资产管理型机构转型 提升资产配置能力和风险管理水平 创新长期投资产品 开发长期限公募基金产品 定制化保险投资产品等 2025年末互换便利金额超过1050亿元 股票回购增持再贷款额度上限近3000亿元 截至2026年上半年 保险资金长期股票投资试点规模超2200亿元 权益类基金规模从2024年8月底6.41万亿元增长到2026年8月底的9.06万亿元 同比提升41.48% 完善投资者赔偿机制 严厉打击市场欺诈 内幕交易等违法违规行为 营造公平公正透明的投资环境 [doc34][doc35][doc36] - 融资端提质培育优质资产供给 着力提高上市公司质量 完善退市制度 优化市场资源配置 2023年修订的《上市公司监管指引第3号——上市公司现金分红》明确现金分红导向 简化中期分红程序 2023年上市公司全年分红2.26万亿元 现金分红率达34.59% 回购2579亿元 截至2025年末 上市公司全年分红2.53万亿元 同比增长12.1% 现金分红率达39.17% 2024年7月沪深300股息率一度冲高至3.91% 明显高于10年期国债收益率 2025年以来沪深300股息率中枢系统性下移至2.7%-2.9%区间 2026年当前水平为2.81% 仍明显高于10年期国债收益率 推进科创板 创业板等注册制改革 丰富债券品种 为中长期资金提供多元化投资资产 [doc37][doc39] - 政策端改善完善监管与基础设施 完善中长期投资监管制度 加大对短期投机行为的监管力度 完善内幕交易 操纵市场等违法行为的查处机制 提升资本市场基础设施建设水平 完善交易结算系统 加强信息披露平台建设 统筹推进监管规则对标优化 监管能力建设与跨境监管协作 推动监管标准 监管手段 风险监测机制的现代化转型 [doc45] 中长期资金入市的结构性矛盾 - 资产类别和配置失衡的矛盾 养老金等中长期资金在资产配置中过度依赖固定收益类资产 大量资金配置于债券等固定收益产品 在利率下行周期中面临收益下滑风险 且权益市场配置过低 无法充分分享权益资产增值带来的高回报 拉低资金整体回报率 难以实现资产最优配置 [doc46] - 考核机制与资金属性错配 中长期资金管理机构的考核内容侧重于绝对收益和短期净值表现 考核机制存在短期化倾向 导致资金管理机构难以践行长期价值投资理念 错过长期增长潜力大但短期业绩波动较大的优质资产 管理人面对短期考核压力频繁调整投资组合 既增加交易成本 还加剧资本市场短期波动 破坏市场稳定性 [doc47] - 市场生态与长期投资需求不匹配 资本市场中适合中长期资金投资的产品和工具相对匮乏 长期限 高信用等级的债券品种稀缺 权益类市场缺乏能够提供长期稳定分红 具备抗周期特性的优质投资标的 金融衍生品市场发展不完善 缺乏有效的风险管理工具 资本市场监管政策对中长期资金投资需求和市场长期健康发展的持续关注不足 [doc48] 展望与建议 - 政策落地成效显著 截至2025年末 各类中长期资金合计持有A股流通市值约23万亿元 较2025年初增长约36% 权益类基金规模由2024年末的约8.4万亿元增至约11万亿元 2026年以来社保 年金 保险等中长期资金合计净买入A股超过6000亿元 持有A股流通市值较2025年末增长12.5% 全国社保基金2025年投资收益率达13.22% 为2021年以来最高 金融监管总局先后批复三批保险资金长期投资改革试点 合计规模2220亿元 参与主体覆盖9家以上大型寿险公司 相关保险资管公司及多家中小险企 2026年上半年末 保险资金运用余额首次突破40万亿元 股票和证券投资基金合计配置余额升至6.39万亿元 较年初增加6907亿元 占比进一步升至16.23% [doc50][doc51] - 持续优化市场生态 落实畅通中长期资金参与渠道 抓好现有制度落地 推动长线资金以战略投资方式深度参与公司治理 丰富风险管理工具与产品供给 稳步丰富权益类 利率类衍生品 拓展标准化利率衍生品挂钩标的与期限 扩大指数基金供给 丰富宽基 策略 主题指数ETF及场外指数产品体系 为中长期资金提供低成本 高透明度的配置工具 [doc54][doc55] - 提升中长期资金的投资回报 继续加强市场监管 塑造公开 公平 公正的市场生态 依法从严打击财务造假 操纵市场 内幕交易等违法违规行为 切实保护投资者合法权益 通过优化公司治理 增强盈利能力提升上市公司质量 推动上市公司强化投资者回报 推动"长钱长投"由政策推动转向内生动力 [doc56] - 完善长周期考核机制 在落地方面 将长周期考核要求嵌入委托—受托—投资管理各环节 降低当年度收益指标的考核权重 关注考核规则的可操作性 避免长周期考核目标与当期会计利润波动之间产生新的错配 在配套方面 完善风险收益评价与容错机制 引入夏普比率 最大回撤 长期基准偏离度等风险调整后指标 构建多维评价框架 对权益投资设置与资金属性相匹配的容忍区间和考核容错安排 此外实施差异化管理 社保基金 基本养老保险基金侧重长期保值增值与绝对收益 保险资金突出资产负债匹配导向 企业年金在相对排名与绝对收益之间探索"双轨"评价 兼顾安全性与收益性 [doc57]